湖南流畅目标识别开发

时间:2024年04月13日 来源:

图像标注是一项繁琐的工作,它将耗费工作人员大量的时间精力,长时间的重复动作,也使得工作人员变得倦怠。随着AI技术的不断进步,使用AI来对目标进行分类然后识别,是行业大趋势。这种方式不仅高效,还能节约成本,是企业降本增效的不错选择。SpeedDP是一个针对于0基础从业人员的AI深度学习算法开发平台,它能帮助使用者实现一键式的目标识别、标注,完全解放双手,提升效率。并且本地化的部署方式,能够有效保障企业的各种数据安全。加油枪能够实现自动加油,是因为摄像头具备了目标识别的能力。湖南流畅目标识别开发

目标识别

慧视SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即需求分析->数据采集标注->模型训练->测试验证->模型部署。实际操作部分可分为如下五个模块:1.数据集管理:采集并制作用于训练和测试的数据集;2.项目配置:根据项目的实际情况,对调整相关配置参数进行定制化开发;3.模型训练:完成训练参数配置,开始模型训练并监控训练过程,损失精度,可接受时,暂停训练;4.模型测试:使用数据集或实际业务场景图像视频数据进行模型评估;5.模型部署:模型测试结果达到预期,进行模型转化和部署。宁夏目标识别创意慧视光电开发的Viztra-HE030图像处理板识别性能突出。

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传统的图像标注需要工作人员利用工具对图像进行挨个分类,打上标签,这样的工作将耗费大量时间精力,并且工作的技术含量不足,还得投入相当的人力成本。而SpeedDP真是取代这种工作模式的工具,它通过提供从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发功能,让计算机通过学习样本数据的特征表达以及数据分布然后实现能够像人一样具备分析和识别目标的能力。这样,当给定一张图像时,就能够自动计算出该图像中感兴趣的目标物体的类别与位置大小(目标框)。通过海量的深度学习,然后实现解放双手。这个常用的AI算法开发基本流程,该过程包含从需求分析、数据制作到模型训练、测试验证以及模型部署几个主要模块。

给图像打上标签是很多行业如自动驾驶、AI周界安防、工业机器人等必须进行的工作。随着AI的不断发展,利用AI进行图像标注成为这个行业的不错选择,通过大量的AI开发,对AI进行深度学习训练,让AI更聪明,进而使得计算机能够更好地对图像进行理解和处理。慧视光电推出的SpeedDP深度学习算法开发平台,通过本地化服务器部署,提供安全的一站式AI数据标注服务。与类似工具不同的是,平台更加大众化,即便是AI零基础的使用者,也能够通过简单的学习进行从数据标注、模型训练、测试验证到RockChip嵌入式硬件平台模型部署的可视化AI开发,同时可以根据实力需求进行功能定制选择。机械手臂想实现精确操作,图像处理板很关键。

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此外,大型公共停车场可以在每个车位安装安装智慧摄像头,这些摄像头同样带有图像处理板板卡,具备AI算法,一方面对停车位进行数量统计,上传至控制中心,这样能够及时了解车位空置数量;另一方面,智慧摄像头能够智能识别车辆信息和停车位信息,如果驾驶者遗忘了停车停放位置,在设备终端就能立刻查询,优化车位资源占用。慧视光电开发的RV1126图像处理板,采用了国产高性能CPU,具备全国产化、小型化的特点,功耗也低,非常适用于公共停车场的智慧闸道建设。校园监控的智慧化升级可以用慧视图像处理板。宁夏低压线目标识别创意

图像处理板能够让摄像头自动锁定跟踪。湖南流畅目标识别开发

SpeedDP开发平台采用标准的AI开发流程,即数据标注-> 模型开发-> 应用部署。旨在快速直观的验证所开发的不同算法在移动端部署时的实际效果。测试平台目前支持的主要任务功能包括图像分类、目标检测、多目标跟踪,主要的部署平台是RockChip嵌入式硬件平台包括rk3399pro、rk3588等。为了尽可能减小测试工具与实际移动端部署程序之间的差异同时简化测试工具的开发难度,在设计测试平台程序时采用了一些特殊方法。首先使用C和C++设计封装了不同子任务的可执行程序,并通过读取不同配置文件的方式实现不同的功能,然后使用python+streamlit+子程序设计了web服务程序,用户可通过浏览器访问特定网址来使用测试平台。湖南流畅目标识别开发

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